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    基于RSSI測距的加權(quán)質(zhì)心中點(diǎn)定位算法

    2021-05-24 06:32:35袁海國王鵬宇
    科技風(fēng) 2021年14期
    關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位精度

    袁海國 王鵬宇

    摘?要:為了進(jìn)一步提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位精度,分析了基于RSSI的加權(quán)質(zhì)心定位算法,并在原算法基礎(chǔ)上提出加權(quán)質(zhì)心中點(diǎn)定位算法。仿真結(jié)果顯示閾值大小與信道路徑損耗模型有關(guān),并且加權(quán)質(zhì)心中點(diǎn)定位算法比加權(quán)質(zhì)心定位算法精確度更高。

    關(guān)鍵詞:定位精度;加權(quán)質(zhì)心算法;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號(hào):TP301??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    WeightedCentroidmidpoint?Iocalization?Algorithm?Based?on?RSSI

    Yuan?Haiguo?Wang?Pengyu

    Zhengzhou?Electrice?Power?College?HenanZhengzhou?450000

    Abstract:In?order?to?improve?the?precision?of?node?localizations?of?wireless?sensor?networks,this?paper?analyzed?the?weighted?centroid?localization?algorithm?based?on?RSSI,and?put?forward?the?weighted?centroidmidpoint?localization?algorithm?on?the?basis?of?the?original?algorithm.The?simulation?results?show?that?it?can?improve?the?positioning?accuracy?of?partial?nodes?and?has?better?localization?performance.

    Keywords:weighted?centroid?algorithm;weighted?midpoint;wireless?sensor?networks

    1?緒論

    基于WSN(Wireless?Sensor?Network,無線傳感器網(wǎng)絡(luò))的定位是一種新興的定位技術(shù),普遍應(yīng)用于諸多領(lǐng)域[1]。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的算法可分為基于測距(RangeBased)和無需測距(RangeFree)兩大類[2]。收信號(hào)強(qiáng)度指示(received?signal?strength?indicator,RSSI)是節(jié)點(diǎn)接收到的鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送的無線信號(hào)強(qiáng)度值,可以用來測量節(jié)點(diǎn)間的相對距離,該值可由傳感器節(jié)點(diǎn)自身測量得到,不需要額外的硬件支持,因此RSSI測距方法與質(zhì)心定位算法相結(jié)合的定位算法在實(shí)際中較為常用。近年來,研究人員在原算法基礎(chǔ)上提出了一系列的改進(jìn)算法,進(jìn)一步提高了定位精度。如通過RSSI測量距離值修正算法[3]以及RSSI混合濾波算法[4]減小測距誤差,基于三點(diǎn)定位與加權(quán)坐標(biāo)的定位算法[5],測距校正的擬牛頓定位算法[6]等,但定位精度仍需要提升。

    2?算法模型

    加權(quán)質(zhì)心定位算法?;赗SSI的加權(quán)質(zhì)心算法的基本思想是在三角形質(zhì)心算法基礎(chǔ)上,通過加權(quán)因子來體現(xiàn)不同參考節(jié)點(diǎn)對質(zhì)心坐標(biāo)的不同影響。設(shè)定若干坐標(biāo)已知的參考節(jié)點(diǎn),測量待測節(jié)點(diǎn)O與各參考節(jié)點(diǎn)間的距離,取距離O點(diǎn)最近的三個(gè)點(diǎn)A、B、C,三點(diǎn)到O點(diǎn)的距離分別為d1、d2、d3(d1

    分別以相交兩圓半徑的倒數(shù)和作為其交點(diǎn)的權(quán)值,計(jì)算ΔM1M2M3的加權(quán)質(zhì)心坐標(biāo)(x0,y0)定位未知節(jié)點(diǎn),計(jì)算公式如式(2)所示。

    3?算法改進(jìn)

    大量仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)d2、d3與d1相差不大時(shí),點(diǎn)O將位于ΔM1M2M3內(nèi)部且接近其質(zhì)心,此時(shí)將質(zhì)心作為O點(diǎn)估計(jì)位置誤差較小;但d2、d3與d1相差較大超過一定閾值時(shí),點(diǎn)O將偏離ΔM1M2M3質(zhì)心甚至位于ΔM1M2M3外部,且靠近線段M1M2,這時(shí)仍以質(zhì)心作為點(diǎn)O估計(jì)位置會(huì)產(chǎn)生較大誤差。

    因此,本文提出當(dāng)d2、d3與d1相差較大時(shí),以線段M1M2的加權(quán)中點(diǎn)取代ΔM1M2M3加權(quán)質(zhì)心作為O點(diǎn)的估計(jì)位置,即加權(quán)質(zhì)心中點(diǎn)定位算法。設(shè)定閾值m1、m2、m3、m4(m4>m2>m1>m3>1),此4個(gè)閾值與信道路徑損耗模型有關(guān),信道路徑損耗模型中參數(shù)通過仿真實(shí)驗(yàn)確定。

    4?系統(tǒng)仿真

    本文使用MATLAB軟件對改進(jìn)的算法進(jìn)行仿真,考察改進(jìn)算法的性能。設(shè)定10m×10m的正方形區(qū)域,取5個(gè)參考節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)分別為(0,0)、(10,0)、(5,5)、(0,10)、(10,10),信道傳播模型取參考距離1m處的接收功率P=37dB,路徑衰減因子k=3,信道中噪聲取均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差σ=7的高斯噪聲[7],仿真試驗(yàn)后得到滿足該信道傳播模型的閾值m1=1.8,m2=2,m3=1.3,m4=2.5,分別用RSSI加權(quán)質(zhì)心定位算法和和本文改進(jìn)算法進(jìn)行仿真。分別取橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)為2、4、6、8生成16個(gè)節(jié)點(diǎn)作為未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖2所示。仿真結(jié)果顯示,相對于加權(quán)質(zhì)心定位算法8個(gè)節(jié)點(diǎn)與原算法的精確度相同,另外8個(gè)節(jié)點(diǎn)(2,2)、(8,2)、(4,4)、(6,4)、(4,6)、(6,6)、(2,8)、(8,8),誤差大大減小,比加權(quán)質(zhì)心定位精度更高;兩種定位算法的定位誤差見右表。

    5?結(jié)論

    本文在原有定位算法基礎(chǔ)上提出了加權(quán)質(zhì)心中點(diǎn)定位算法,并將仿真結(jié)果與原算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明該算法可以提高部分節(jié)點(diǎn)的定位精度,驗(yàn)證本文所提出的算法具有一定的可行性和優(yōu)越性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]蔣銳,楊震.基于質(zhì)心迭代估計(jì)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法[J].物理學(xué)報(bào),2016,65(03):917.

    [2]史龍,王福豹,段渭軍,等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RangeFree自身定位機(jī)制與算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2004,40(23):127130.

    [3]楊治秋.比例差分修正的RSSI測距WSN節(jié)點(diǎn)定位研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2019(11):5154.

    [4]倪曉軍,高雁,李凌鋒.基于RSSI的混合濾波算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2019,46(08):133137.

    [5]徐樂,韋玉科.基于三點(diǎn)定位與加權(quán)坐標(biāo)的三角定位算法[J/OL].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,18[20200114].

    [6]呂爭,曾雪松.基于RSSI測距校正的擬牛頓定位算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2018,39(05):13451349.

    [7]方震,趙湛,郭鵬,等.基于RSSI測距分析[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2007,20(11):25262530.

    作者簡介:袁海國(1990—?),男,河南安陽人,碩士研究生,工程師,主要研究方向?yàn)槎ㄎ粶y距。

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